Intelligent Media Technology for Communicative Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Bolc, L.; Bolc, Leonard; Michalewicz, Zbigniew

出品人:

页数:258

译者:

出版时间:2005-11-14

价格:508.50元

装帧:Paperback

isbn号码:9783540290353

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 媒体技术
• 传播学
• 人机交互
• 计算语言学
• 智能媒体
• 沟通智能
• 信息技术
• 多模态交互
• 数字媒体

智能媒体技术与传播智能：一本探索人机交互新边界的著作 引言 在信息爆炸与技术飞速迭代的当下，我们正经历一场前所未有的媒介变革。从广播电视的黄金时代，到互联网的普及，再到如今万物互联的智能时代，媒介的形态、传播的模式以及信息接收与处理的方式都在发生着深刻的演变。与此同时，我们对于“智能”的理解也从最初的计算能力，扩展到能够理解、学习、推理乃至创造的更深层次能力。 《智能媒体技术与传播智能》这本著作，正是在这样的时代背景下应运而生。它并非简单地罗列技术名词或工具，而是深入探讨了智能媒体技术如何重塑我们的传播方式，以及如何赋能我们实现更高层次的“传播智能”。本书的旨趣在于，通过对智能媒体技术前沿的研究与分析，揭示其内在的逻辑与发展趋势，并最终指向如何构建一个更加高效、精准、富有人文关怀的智能传播生态。 第一部分：智能媒体技术基石的构建 本书的开篇，将深入剖析构成智能媒体技术的关键技术基石。这部分内容并非空中楼阁，而是以扎实的理论基础和严谨的逻辑分析，为读者构建起对智能媒体技术全局的认知框架。 1. 新一代人工智能算法在媒体内容生成与理解中的应用： 我们首先聚焦于深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等核心人工智能技术。书中将详细阐述这些技术如何被应用于媒体内容的创作。例如，如何利用NLP技术生成新闻报道、广告文案、甚至文学作品；如何通过CV技术实现图像和视频的自动识别、标注、编辑与合成。更进一步，我们将探讨这些算法在理解用户意图、情感倾向、甚至潜在需求方面的能力，这对于实现个性化内容推荐和精准传播至关重要。书中将涉及诸如Transformer模型、GANs（生成对抗网络）等具有代表性的算法模型，并结合实际案例，分析其在媒体生产力提升方面的具体作用。 2. 大数据分析与挖掘在媒体传播中的赋能： 媒体传播早已离不开海量数据的支撑。本书将重点分析大数据技术如何赋能媒体传播的各个环节。从用户行为数据的收集、清洗、存储，到对用户画像的精准描绘，再到传播效果的实时监测与反馈，大数据分析提供了前所未有的洞察力。我们将深入探讨聚类分析、关联规则挖掘、时序分析等在内容生产、渠道选择、受众定位等方面的应用。书中将展示如何通过分析社交媒体上的用户互动、评论数据，来预测舆情走向，指导内容策略的调整，从而最大化传播的有效性。 3. 虚拟现实（VR）、增强现实（AR）与混合现实（MR）等沉浸式技术的融合： 媒介的形态在不断拓展，沉浸式技术是其中最具颠覆性的力量之一。本书将深入分析VR、AR、MR等技术如何改变信息的呈现方式和用户与信息的交互体验。我们将探讨如何利用这些技术创造更具吸引力的新闻报道、教育内容、娱乐体验，以及在营销推广中的创新应用。书中将涉及空间计算、实时渲染、传感器融合等关键技术，并探讨其在构建虚拟社交空间、远程协作、以及重塑现场感的传播场景中的潜力。 4. 物联网（IoT）与智能终端在连接与传播中的作用： 随着物联网的普及，越来越多的设备接入网络，成为信息产生、传递和接收的节点。本书将分析IoT设备，如智能家居、可穿戴设备、智能汽车等，如何构建起一个更加广泛的传播网络。我们将探讨如何利用这些连接点，实现更加实时、情境化的信息推送，以及如何通过传感器数据，理解用户所处的环境和状态，从而提供更具相关性的服务和内容。书中还将探讨智能手机、平板电脑等智能终端在承载和交互智能媒体内容中的核心地位，以及其在用户体验设计中的重要性。 第二部分：传播智能的深度解析 在构建了对智能媒体技术基石的认知后，本书将进一步深入探讨这些技术如何共同作用，催生并提升“传播智能”。传播智能并非简单的信息传递，而是指在复杂传播环境中，主体能够高效、精准、有策略地进行信息生产、分发、接收、理解、反馈与互动的综合能力。 1. 个性化与智能化内容推荐系统的构建与优化： 在信息过载的环境下，如何让用户找到感兴趣的内容成为核心挑战。本书将详细解析个性化推荐系统的运作机制，包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐等主流算法。我们将深入分析如何通过用户画像、行为数据、上下文信息等，构建出更加精准、动态的内容推荐模型。书中还将探讨如何平衡推荐的准确性与多样性，避免信息茧房效应，以及如何通过解释性AI（Explainable AI）来增强用户对推荐结果的信任感。 2. 智能化的受众洞察与群体行为分析： 传播活动离不开对受众的理解。本书将阐述如何利用智能媒体技术，对受众进行深度的洞察与分析。我们将探讨如何通过自然语言处理技术分析用户评论、社交媒体发文，挖掘用户的情感、观点和需求；如何利用大数据分析技术描绘用户画像，识别目标受众群体，并预测其行为模式。书中还将涉及群体动力学模型在分析网络社群传播、舆情演变等方面的应用，为传播策略的制定提供科学依据。 3. 智能化内容创作与辅助工具： 智能技术正在深刻地改变内容创作的流程。本书将展示AI在内容生产中的辅助作用，例如自动生成新闻摘要、视频剪辑、配乐推荐、甚至辅助撰写剧本。我们将探讨如何通过人机协作的方式，提升内容生产的效率和质量。书中还将分析AI在内容质量评估、事实核查、以及风格模仿等方面的潜力，为媒体从业者提供更强大的工具支持。 4. 智能化的传播渠道管理与优化： 在多元化的传播渠道中，如何选择最有效的渠道进行信息分发是关键。本书将探讨如何利用智能技术对传播渠道进行管理与优化。我们将分析如何通过数据分析，识别不同渠道的用户特征和传播效果，并进行科学的渠道组合。书中还将涉及智能自动化工具在内容发布、广告投放、以及跨平台传播中的应用，以实现传播资源的 tối ưu hóa. 5. 交互式与参与式传播的智能赋能： 传播不再是单向灌输，而是双向甚至多向的互动。本书将深入探讨智能媒体技术如何赋能交互式与参与式传播。我们将分析如何利用聊天机器人、虚拟助手等技术，实现与用户的即时、个性化互动；如何通过VR/AR技术，打造沉浸式的参与体验；以及如何利用社交媒体平台，构建用户参与社区，促进 UGC（用户生成内容）的产生与传播。 第三部分：传播智能的应用与未来展望 本书的最后一部分，将聚焦于智能媒体技术与传播智能在现实世界中的具体应用，并对未来的发展趋势进行展望。 1. 智能新闻与媒体生产的未来： 我们将分析智能技术如何重塑新闻行业的生态。从AI辅助的新闻采写、深度报道，到自动化新闻发布，再到个性化新闻呈现，智能媒体技术正推动新闻生产向更高效率、更深层次发展。书中将探讨“算法新闻”的机遇与挑战，以及如何平衡技术驱动与新闻伦理。 2. 智能化营销与品牌传播： 在商业领域，智能媒体技术与传播智能的应用尤为广泛。本书将深入分析如何利用大数据、AI等技术，实现精准的广告投放、个性化的营销活动、以及创新的品牌体验。我们将探讨AI驱动的营销自动化、内容营销优化、以及用户洞察在提升品牌影响力和销售额方面的作用。 3. 智能化教育与知识传播： 教育是知识传播的重要载体。本书将探讨智能媒体技术如何应用于教育领域，例如个性化学习平台、智能辅导系统、VR/AR辅助的沉浸式学习体验等。我们将分析如何通过智能化的方式，提升学习效率，促进知识的有效传播与普及。 4. 智能化公共传播与社会治理： 在公共领域，智能媒体技术与传播智能也扮演着越来越重要的角色。我们将探讨如何利用智能技术，提升信息公开的效率，加强舆情监测与引导，以及构建更加透明、高效的社会治理体系。书中也将审视智能媒体技术在应对公共危机、促进社会协同等方面的潜力。 5. 伦理、隐私与社会影响的考量： 在拥抱技术进步的同时，我们也必须审慎地面对其可能带来的伦理、隐私和社会影响。本书将专门探讨与智能媒体技术相关的伦理问题，如算法偏见、信息茧房、深度伪造（Deepfake）的风险，以及用户数据隐私的保护。我们将呼吁从业者、研究者和社会各界共同努力，构建一个更加负责任、可持续发展的智能传播生态。 6. 未来趋势与前沿探索： 本书的最后，将对智能媒体技术与传播智能的未来发展进行前瞻性展望。我们将探讨多模态AI、具身智能、去中心化传播等新兴技术可能带来的变革，以及如何构建更具包容性、创造性和人性化的智能传播未来。 结论 《智能媒体技术与传播智能》并非一部简单的技术手册，而是一部关于理解、洞察与创新的著作。它旨在为读者提供一个全面、深入的视角，去理解智能媒体技术如何重塑我们的信息世界，以及如何赋能我们实现更高层次的传播智能。通过对理论的深入剖析、对应用的广泛探讨，以及对未来的审慎展望，本书希望能激发更多关于如何构建一个人机协同、信息通达、智能传播的美好未来的思考与实践。

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